基于大数据的电力信息系统网络安全风险防范策略研究

摘要：电力信息系统网络安全直接关系到用户数据的保护、系统稳定性以及整个电力行业的运营安全。随着电网数字化、智能化程度的提高，电力信息系统暴露在更广泛的网络环境中，面临的网络安全威胁也越来越多。在这种情况下，持续加强电力信息系统网络安全防范，就成为电力企业管理中的重点内容。而在防范网络安全方面，大数据技术以其明显的优势而成为重点挖掘和利用的技术要素。文章在分析电力信息系统面临的网络安全风险的基础上，从大数据视角提出了相应的防范策略，为电力企业利用大数据技术开展网络安全防范提供参考。

关键词：大数据；电力信息系统；网络安全；风险防范

中图分类号：TP311文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2024）35-0086-03开放科学（资源服务）标识码（OSID）：

近年来，随着电力行业的快速发展和互联网技术的广泛应用，电力信息系统在提升用户便利性和管理效率的同时，也面临着日益严峻的网络安全威胁。特别是系统中包含全国范围内的大量居民信息，其安全性备受关注。为应对这些挑战，保证网络安全，有必要对电力信息系统网络运行中可能遇到的网络安全威胁进行分析和科学防范。基于大数据的电力信息系统网络安全防范，利用大数据在海量数据处理方面的优势，通过相应的技术手段实现网络的实时监测与预警，并根据网络安全运行情况精准制定安全策略，可以有效防范网络安全风险。

1大数据技术和电力信息系统概述

1.1大数据技术介绍

大数据技术是一系列用于采集、存储、处理和分析海量、多样化数据的技术和方法。就电力信息系统网络安全风险防范而言，涉及的大数据技术主要包括以下几种。第一，数据采集技术。用于及时、准确地收集系统内部和外部的数据，为网络安全分析提供基础。包括但不限于爬虫技术、数据抽取技术、数据清洗技术等。第二，数据存储技术。用于将采集到的数据进行有效存储，以便后续的处理和分析。包括关系型数据库技术、非关系型数据库技术、分布式文件系统技术等。第三，数据处理技术。用于对存储的数据进行清洗、转换、整合等操作，以便进行后续的分析和挖掘。主要包括数据挖掘技术、机器学习技术、自然语言处理技术等。第四，数据分析技术。用于对处理后的数据进行深入分析和解读的过程，旨在提取有价值的信息和洞察。包括关联分析、统计分析、趋势分析等。第五，数据可视化技术。通过图形、图表等方式将复杂的数据信息以直观、易懂的形式展现出来。第六，数据管理与安全技术。保障数据全生命周期安全。包括数据质量管理技术、数据治理技术、数据安全管理技术等。

1.2电力信息系统介绍

电力信息系统的整体架构如图1所示。整个系统分为数据层、服务层和Web层。其中，数据层是整个系统的数据基础，主要负责存储和规范管理相关的业务数据信息。服务层是数据层和Web层的桥梁，主要按照Web层发送的操作请求，调用相关的方法执行业务逻辑处理，并将处理结果反馈给Web层。Web层用于接收用户的操作请求，并将业务处理结果展示给用户。

电力信息系统有如下六项主要功能。第一，系统管理，主要负责系统的日常维护与操作权限管理。包括用户身份、访问控制、日志记录等功能，保障系统安全稳定运行。第二，数据申报，支持各类电力数据的申报和上报功能，确保电力企业能够及时、准确地汇总和处理各种业务数据，满足监管要求和内部管理需要。第三，合同管理，提供合同的创建、审批、跟踪和归档等功能，能够对电力采购、供应等合同进行全生命周期管理，确保合同的规范性和执行的透明性。第四，交易管理，涵盖电力交易的全流程管理，包括交易计划的制定、执行与监控，能够处理多种类型的电力交易，确保交易过程的高效性和合规性。第五，结算管理，支持电力交易后的结算功能，包括费用核算、发票管理和支付处理，能够自动化处理大量的交易数据，确保结算的准确性和及时性。第六，信息发布，提供信息发布平台，用于发布电力市场信息、政策公告和企业内部通知，确保信息能够及时传达出去。

2电力信息系统面临的网络安全风险

电力信息系统作为电力系统关键基础设施的重要组成部分，承载着电力生产、输送、分配和管理等核心功能[1]。随着信息技术的进步和电力企业的数字化转型，电力信息系统的复杂性不断增加，其网络安全风险也愈加突出。电力信息系统主要面临以下几方面的网络安全风险。

2.1网络攻击

随着网络攻击手段的日益复杂和多样化，电力信息系统面临的网络攻击风险显著增加。其中，较为常见的攻击方式有以下三种。第一，恶意软件攻击。通过精心设计的病毒、蠕虫或勒索软件，利用系统漏洞或用户的不当操作，潜入电力信息系统的核心设备和终端。这些恶意软件一旦得手，便能悄无声息地干扰系统的正常运行，窃取电力调度、设备监控等敏感信息，甚至通过篡改数据或破坏系统文件导致整个系统瘫痪。对于依赖高度自动化和信息化管理的电力系统而言，这样的攻击将直接威胁到电网的稳定运行，可能引发停电事故，影响广泛的社会生产和民众生活。第二，拒绝服务攻击（DDoS）。攻击者通过控制大量僵尸网络或利用其他技术手段，向电力信息系统发送海量的虚假请求，旨在耗尽系统的计算资源、网络资源或存储资源。当系统资源被耗尽时，正常的服务请求将无法得到及时处理，导致电力调度、监控、通信等关键服务中断。在电力系统中，这种服务中断可能迅速蔓延至整个电网，引发连锁反应，造成大范围的电力供应问题，对社会的经济活动和民众的基本生活造成严重影响。第三，高级持续性威胁（APT）。这种歌攻击中，攻击者往往具备高超的技术能力和丰富的情报资源，能够长期潜伏在电力信息系统中而不被发现。其通过逐步收集系统内部的敏感信息和漏洞信息，为后续的破坏性活动做准备。一旦时机成熟，还将利用收集到的情报和漏洞，对电力系统的核心部分发起精准打击，造成难以估量的损失。这类攻击不仅可能破坏电力系统的物理设施，还可能通过篡改数据、制造虚假信息等手段干扰电力市场的正常运行，对国家的能源安全和经济发展构成严重威胁[2]。

2.2数据泄露

电力信息系统中存储大量用户个人信息、用电记录和交易数据。一旦这些数据出现泄露，会造成重大的损失。电力信息系统运行中，比较容易出现的数据泄露风险主要有两类。一是敏感数据泄露，攻击者入侵系统获取并泄露用户个人信息和财务数据，导致用户财产损失和隐私暴露，进而引发信任危机。二是数据篡改，攻击者入侵系统后篡改数据，导致错误决策和管理，甚至直接影响电力供应安全可靠性。

2.3关联设备存在安全风险

在电力信息系统中，各类设备通过物联网实现互联互通。但这些相互联通的设备在实现高效数据采集与传输的同时，也增加了安全风险。例如，部分物联网设备存在固件漏洞，这些漏洞可能被攻击者利用，成为入侵系统的切入点。而且，由于物联网设备数量庞大且种类繁多，管理和更新这些设备面临较大的挑战，一些潜在的安全风险可能很难被及时发现和处理。同时，物联网设备之间的互联如果缺乏足够的安全保障，攻击者可能通过一个设备入侵整个系统，导致连锁反应，危及整个电力信息系统运行的安全[3]。

2.4网络与物理电网融合风险

电力信息系统与物理电网的深度融合，使得网络攻击对物理世界的影响愈发显著，带来了全新的安全风险。例如，网络攻击者可以通过远程操控物理设备，导致设备故障、停电甚至设备毁坏，直接威胁电力供应的稳定性。同时，网络和物理系统的高度融合，使得电力信息系统的安全风险不仅限于信息层面，还可能对电力供应的可靠性产生直接影响。

3基于大数据的电力信息系统网络安全风险防范策略

基于大数据的电力信息系统网络安全风险防范是利用大数据技术和分析工具识别、评估、监控和应对电力信息系统中的网络安全风险[4]。其优势在于通过深度挖掘和分析海量数据，精准识别潜在威胁，动态调整防护策略，从预警、监测、响应到恢复全方位提升电力信息系统的安全性与韧性，确保电网稳定运行。下面，重点对这种网络安全风险防范策略进行介绍。

3.1实时监测与异常检测

在网络安全风险防范中，通过大数据平台，电力信息系统能够对整个电力网络的运行状态进行实时监控，并通过复杂的算法及时检测到异常行为。大数据平台能够处理和分析来自各个设备和系统的海量数据，基于机器学习和数据挖掘技术建立电力信息系统的正常运行基线，通过实时监测网络流量、用户行为和设备状态，对比实时数据与基线模型，识别异常情况（如突发高流量、未授权访问等）和偏离正常行为的异常事件（如潜在恶意活动），并在潜在威胁造成实际损害之前采取行动[5]。

3.2动态防护

传统的静态安全策略难以应对不断变化的威胁环境，而大数据技术能够根据实时分析结果动态调整安全防护措施。一方面，大数据平台能够根据网络态势和威胁情报，自动调整防护策略。例如，可以根据实时流量分析结果，动态调整防火墙规则，或是根据用户行为分析，调整访问权限。这种自适应策略能够提高电力信息系统对新兴威胁的响应速度和防御能力。另一方面，大数据平台通过集成来自外部的威胁情报，可以识别最新的攻击手段和恶意软件特征，并将这些信息即时应用于系统的安全策略中。这样，电力信息系统能够保持对最新威胁的防御能力，确保安全策略始终处于最优状态。

3.3入侵检测与应急响应

大数据技术通过多维度数据分析，使入侵检测系统（IDS）更加精准和高效，并能够自动触发应急响应机制。一方面，借助大数据技术，系统能够处理大量异构数据，建立更加精准的入侵检测模型。并且，通过分析网络流量、系统日志、用户行为等多方面数据，系统可以识别复杂的攻击模式，如高级持续性威胁（APT）。这使得电力信息系统能够检测到更广泛的攻击行为，并大幅减少误报率。另一方面，在检测到入侵行为后，基于大数据的应急响应系统能够自动触发预设的响应措施，如隔离受感染的设备、封锁入侵路径，并向安全团队发送警报。大数据技术还支持应急响应的动态调整，根据实时分析结果，优化响应方案，确保最小化攻击影响，保障系统的稳定运行。

3.4数据保护与隐私管理

在数据保护和隐私管理方面，大数据技术提供了更加强大灵活的保护措施，确保数据的安全和隐私不受侵害。一方面，大数据平台支持分级加密和动态访问控制策略，这使得系统能够根据数据的敏感性级别，采用不同强度的加密算法，确保数据在存储和传输过程中的安全。同时，通过大数据分析，系统可以动态调整访问权限，确保只有授权用户能够访问特定的敏感数据。另一方面，借助大数据技术，系统可以利用区块链技术或其他分布式账本技术，确保数据的完整性和不可篡改性，从而防止数据在传输或存储过程中被篡改，这不仅保障了数据的真实性，还提高了电力信息系统的整体安全性，防止因数据篡改导致的错误决策或安全事故。

3.5容灾备份与系统恢复

容灾备份与系统恢复是电力信息系统面对突发事件时保障连续性的重要策略。大数据技术通过智能分析优化了容灾备份和恢复策略，确保系统能够在最短时间内恢复正常运行。大数据平台能够根据系统的运行状态和历史数据分析结果，制定最优的备份策略，通过多地备份和异地存储，确保即使在主服务器发生故障的情况下，系统仍然能够迅速切换到备份系统，保障电力供应的连续性。同时，大数据技术支持基于实时分析的应急预案调整，使系统能够在发生故障后，快速执行恢复操作。

4结束语

随着电力行业的数字化转型和智能化发展的深入，电力信息系统的网络安全风险日益凸显。面对日益严峻的电力信息系统网络安全形势，传统的安全防护手段已难以应对复杂多变的网络威胁。本文从大数据视角，系统性地探讨了电力信息系统面临的网络安全风险，并提出了相应的防范策略，包括实时监测与异常检测、动态防护、入侵检测与应急响应、数据保护与隐私管理，以及容灾备份与系统恢复，旨在利用大数据技术的优势，为电力企业提供更加智能、高效和全面的安全防护，保障电力信息系统的安全性和稳定性，确保电力供应的可靠性和连续性。而通过大数据平台的应用，电力信息系统能够更好地应对网络攻击、数据泄露和其他安全威胁，提升系统的安全性和稳定性，确保电力供应的可靠性和连续性。

参考文献：

[1]任孟琦.电力系统信息通信网络安全防护技术研究[J].网络安全技术与应用，2024（6）：130-131.

[2]罗建东.电力信息系统的网络安全技术分析[J].集成电路应用，2024，41（2）：144-145.

[3]李祯.电力信息通信系统网络安全防护研究[J].中国设备工程，2024（1）：249-251.

[4]张翔.电力系统信息通信网络安全防护措施探讨[J].大众标准化，2023（15）：170-172.

[5]陈曦.大数据背景下的计算机网络信息系统安全防范策略研究[J].软件，2021，42（12）：83-85.

【通联编辑：光文玲】